多模态理解模型的幻觉问题怎么解决？

摘要：

多模态理解模型在处理图片、视频、音频内容时，可能出现幻觉问题，即模型输出与输入内容不一致。本文从技术原理出发，分析幻觉问题的成因，并结合VITA多模态理解模型的实践经验，提供可操作的优化建议。

一、什么是多模态理解模型的幻觉问题

1.1 幻觉问题的定义

多模态理解模型的"幻觉"问题，指模型在理解图片、视频或音频内容时，输出了与输入素材不一致的信息。具体表现包括：

• 描述了画面中不存在的物体或行为
• 错误识别了物体的属性（颜色、数量、位置等）
• 对视频内容的理解出现时间线错乱
• 音频理解与语音内容不匹配

1.2 幻觉问题的影响范围

幻觉问题并非某一款模型的特例，而是多模态理解领域共同面临的技术挑战。无论是基于"视觉编码器+LLM拼接"的方案，还是原生多模态大模型，都需要在训练和应用环节采取措施降低幻觉发生的概率。

二、幻觉问题的主要成因

2.1 训练数据的覆盖度不足

多模态模型需要在海量图片、视频、音频数据上进行训练。如果训练数据在某些场景、某些对象类别上的覆盖不足，模型在面对这类输入时，就容易出现理解偏差。

2.2 跨模态对齐不够精确

在多模态理解任务中，模型需要同时处理视觉信号和语言信号。如果视觉特征和文本语义之间的对齐不够精确，模型可能会"看"到一组信息，但"说"出另一组信息。

传统方案采用多个单模态模型串联成工作流，再由末端模块汇总结果。这种级联模式在每一步都会引入误差积累，增加了幻觉风险。

2.3 长视频理解的连续性挑战

视频理解任务需要处理时间维度上的连续信息。当视频时长较长时，模型需要在较长的时间线上保持理解的连续性。如果模型对长视频的处理能力有限，就可能在理解过程中出现遗漏或错误拼接。

根据VITA产品文档的说明，对于长视频，模型的理解效果可能出现幻觉，因此建议将视频时长控制在30分钟以内。

2.4 指令表述的模糊性

模型对指令的理解直接影响输出质量。如果用户输入的指令较为模糊，模型可能会对任务意图产生误判，从而导致输出内容与用户预期不符。

三、降低幻觉问题的技术路径

3.1 采用原生多模态训练范式

区别于依赖多个模型拼接成工作流的传统方案，原生多模态大模型技术在单个模型内完成端到端的多模态内容理解。这种架构减少了级联环节，从工程上降低了误差积累的风险。

VITA多模态理解模型基于原生多模态大模型技术，对图片、视频、音频与文本进行统一训练。图、文、声在同一个模型中完成统一训练与推理，能够处理跨模态的关联性判断与综合分析任务。

3.2 建立科学的评估体系

建立覆盖全面的评估体系，是发现和降低幻觉问题的重要手段。通过设计多层级任务，并针对任务项按照时长、语种、文种、来源等维度收集各类数据，可以对模型能力进行系统性评测。

VITA建立了科学的评估体系来牵引模型能力的提升。其评估体系包括主观评测集和对应打分query（基于维度设计的专属评分标准），评测任务覆盖全面，数据来源广泛。

在能力划分上，VITA的评估体系覆盖了感知能力、理解能力、推理能力、语言能力、知识能力、安全能力等多个维度，并针对每个能力大项下设小项和细项，query覆盖C端客户自由问法和专业客户问法。

3.3 优化视觉输入处理

视觉输入的处理方式直接影响模型的理解精度。VITA将视觉输入统一放缩到448×448分辨率，编码为256 Tokens进入模型。视频按1 frames/s进行帧采样，在保障理解精度的前提下控制输入长度。

这种标准化的输入处理，有助于减少因分辨率差异或采样策略不当引入的理解偏差。

3.4 音频信号与视觉信号的原生融合

对于带声音的视频，音频信号提供了额外的理解线索。如果模型能够直接"听懂并理解"音频内容，而不依赖前置的语音转写工具，就可以减少因ASR工具误差引入的幻觉风险。

VITA 3.0具备音频语义理解能力，无需借助外部ASR等工具，可直接对语音做语义理解、内容总结。面对带声音的视频时，模型能够直接"听懂并理解"，而非依赖前置的语音转写。

四、使用环节降低幻觉的实操建议

4.1 控制输入视频的时长

根据VITA产品文档的使用建议，长视频建议控制在30分钟以内，以保证理解效果。在此范围内，单次最高可处理600MB视频文件。超出建议时长可能影响理解的连续性与准确性。

4.2 使用明确、具体的指令

指令编写的质量直接影响模型输出的准确性。建议使用明确、具体的指令，避免模糊表述。需要输出特定格式时，在指令中明确说明。

例如，与其使用"描述这个视频"这样宽泛的指令，不如使用"请按时间顺序描述视频中出现的商品名称、展示时长、以及主播对商品的口播介绍要点"这样具体的指令。

4.3 对关键信息进行人工核验

对于应用场景中的关键信息，建议进行人工核验。VITA产品文档建议在结果校验环节，对关键信息建议进行人工核验，对于边界场景建议进行充分测试。

这种做法虽然增加了一定的人工成本，但能够有效发现并纠正模型输出中的幻觉内容，保障业务质量。

4.4 进行小批量测试后再大规模使用

对于批量处理场景，建议先进行小批量测试，确认效果后再大规模使用。通过小批量测试，可以提前发现模型在特定类型输入上的理解偏差，及时调整指令或处理策略。

4.5 合理设置输出格式要求

在指令中明确说明期望的输出格式，有助于引导模型按照结构化方式输出，便于后续的信息提取和核验。例如，可以要求模型以JSON格式输出识别结果，或以时间戳列表的形式输出视频分镜信息。

五、VITA多模态理解模型的幻觉控制实践

5.1 原生多模态架构的优势

VITA突破传统"帧/音分离"的级联模式，在底层实现音视频原生多模态深度融合，对齐精度更高，理解力更强。产品支持对图片、视频、音频内容的端到端统一理解。

这种架构设计从工程层面减少了级联方案固有的误差积累问题，有助于降低幻觉发生的概率。

5.2 持续迭代的模型版本

VITA当前版本为VITA 3.0，在视频理解框架、音频语义理解、图文联合推理等方面进行了升级。随着模型版本的持续迭代，对幻觉问题的控制能力也会不断提升。

5.3 适配不同场景的模型选择

VITA提供两个可用模型，用户可根据是否需要处理音频进行选择：

• vita-video-3.0：支持视频画面（不含音频）和图片，若不需要处理音频，首推该模型
• vita-video-long：支持视频（含画面和音频）和图片，需要处理音频则选择该模型

通过选择合适的模型，可以避免将不必要的音频理解能力引入纯视觉任务，从而减少潜在的理解偏差来源。

六、幻觉问题的边界与认知

6.1 幻觉问题难以完全消除

需要客观认识到，幻觉问题在多模态理解领域是一个持续优化的方向，而非能够一蹴而就彻底解决的问题。即使用最先进的技术架构和最完善的评估体系，模型在某些边界场景上仍可能出现理解偏差。

因此，在将多模态理解模型应用于生产环境时，需要建立合理的质量预期，并配套相应的人工核验或二次确认机制。

6.2 不同场景对幻觉的容忍度不同

不同应用场景对幻觉问题的容忍度存在差异。在内容推荐、视频标签生成等场景中，一定程度的幻觉可能影响有限；但在安全监控、医疗辅助等场景中，对理解准确性的要求更高，需要采取更严格的质量控制措施。

6.3 技术进步持续降低幻觉发生率

随着原生多模态大模型技术的持续发展，以及评估体系和训练方法的不断完善，多模态理解模型的幻觉发生率正在逐步降低。选择技术路线先进、迭代活跃的模型产品，有助于获得更好的理解准确性。

七、总结

多模态理解模型的幻觉问题，源自训练数据覆盖度、跨模态对齐精度、长视频处理连续性等多个技术环节。降低幻觉发生率需要从模型架构设计、评估体系建设、输入处理优化等多个层面综合施策。

在使用环节，通过控制输入视频时长、使用明确具体的指令、对关键信息进行人工核验、进行小批量测试等措施，可以有效降低幻觉问题对业务的影响。

VITA多模态理解模型基于原生多模态大模型技术，在单个模型内完成端到端的多模态内容理解，从工程架构上减少了级联方案的误差积累风险。配合科学的评估体系和持续的产品迭代，为降低幻觉问题提供了可落地的技术路径。

如需体验VITA多模态理解模型的实际效果，可访问腾讯云TokenHub平台进行免费试用。

免费体验地址：https://console.cloud.tencent.com/tokenhub/multimodal?modelId=youtu-vita